SPSS教程

二变量相关分析

步骤1：在菜单栏找到分析→相关性→双变量，打开双变量主窗口；

步骤2：将“”和“儿子”两个变量移入“变量”框中，勾选“皮尔逊系数”、“双尾”、“标记显着相关”；

步骤3：打开“选项”对话框，勾选“均值和标准差”、“跨积边际和协方差”、“成对排除个案”，点击“继续”→“确定”。

步骤1

在菜单栏找到→→，打开主程序；

第2步

将两个“”和“子”移入“”框中，勾选“ ”、“二-”、“标记”；

步骤3

打开“”框，勾选“值与”、“交叉与”、“事例”，点击“→确定”。

确认窗口信息如上：

从表中可以看出，相关系数为0.703>0，呈正相关。 相关系数的显着性为0.011 < 0.05。 因此，应拒绝原假设（H0：两个变量之间的相关系数为零），这意味着儿子的身高受到父亲身高的显着正向影响。 从表下注释可以看出，两个变量在0.05水平上显着相关。

偏相关分析

第一步：在菜单栏找到分析→相关→偏相关，打开偏相关分析主窗口；

步骤2：将“生长”和“月平均温度”两个变量移入“变量”框中，将“月平均降雨量”、“月平均日照时数”和“月平均湿度”三个变量移入“控制”框中“ 盒子。 勾选“双尾”和“标记显着相关性”；

步骤3：打开“选项”对话框，勾选“均值和标准差”、“成对排除个案”，点击“继续”→“确定”。

步骤1

在菜单栏中找到→→，打开主程序；

第2步

将两个“”和“ ”移动到“”框中，并将三个“ ”、“小时”和“ ”移动到“”框中。 勾选“二-”、“标记”；

步骤3

打开“”框，勾选“值与”、“成对案例”，点击“→确定”。

确认窗口信息如上：

从上表可以看出，月降雨量、月平均日照时数和月平均湿度为控制变量。 生长与月平均气温密切相关。 偏相关系数为0.977。 双尾检验的显着性概率为0.000（表示接近于0以上的正数），显着小于显着性水平0.05。 因此，应拒绝原假设，表明中山柏的生长与温度之间存在显着的相关性。

距离分析

步骤1：在菜单栏中找到分析→相关性→距离，打开距离主窗口；

步骤2：将“北京”、“天津”、“石家庄”、“大连”四个变量移入“变量”框中，勾选“变量之间”和“相异度”；

第三步：打开“测量”对话框，选择“欧氏距离”，单击“继续”→“确定”。

步骤1

在菜单栏找到→→，打开主程序；

第2步

将“”、“”、“”、“”四个移动到“”框中，勾选“ ”和“”；

步骤3

打开“”框“ ”，然后单击“”→“确定”。

确认窗口信息如上：

从上表可以看出，“北京”和“大连”的日照数最接近，而“北京”和“天津”的日照数差异最大。

参考资料：百度百科、翻译